日本電気株式会社（以下、NEC）は、ローカル5Gの無線品質をAIで分析し、通信性能（スループット）が低下した原因を特定することで、電波環境の変化やアプリケーションの通信性能要件に対応できる、学習型無線品質分析技術を開発した。
また、NECの玉川事業場内に設置したローカル5G環境で、リビングラボの手法による実証を開始した。
今回開発された学習型無線品質分析技術は、ローカル5Gの通信性能が低下している場所を、電波の受信電力などが限られた無線品質のデータから、AIでリアルタイムに推定・可視化する。
加えて、通信性能低下の原因を、無線品質の変動特性をもとに、AIを用いて通信セッション単位で自動的に特定する。
これらをもとに、基地局の送信電力、アンテナの向きやチルト角などを調整することができる。
玉川事業場におけるリビングラボの手法による実証では、NEC社員がローカル5Gを活用したアプリケーションを利用し、無線品質の変動の影響や、通信性能が低下した際の原因の分析と対処に関するノウハウを得る。
今後は、これらをローカル5Gサービスに組み込んでいくとしている。
なお、この技術は、国際会議「The 23rd Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium（APNOMS2022）」において、Best Paper Awardを受賞している。